2024
Responsable:Natalia da Silva
Ayudante: Bruno Tancredi
Natalia da Silva
Prof. adjunto en el Instituto de Estadística (IESTA-UDELAR)
Formación
Lic. en Estadística y Lic. Economía: UDELAR
Doctorado y Maestría en Estadística: Iowa State University, USA
Investigación
Bruno Tancredi
Ayudante del Instituto de Estadística (IESTA-UDELAR)
Formación
Licenciado en Estadística 2024!
Investigación
Ciencia de datos, computación estadística y aprendizaje estadístico
Aprueba la UC y exonera el examen si suma al menos 65% del total de puntos en las evaluaciones antes enumeradas
Aprueba el curso y gana el derecho a dar examen parcial si el puntaje total está entre 50 y 64 puntos.
EVA, presentaciones del curso y foros de discusión
Clave de matriculación AES_2024
An Introduction to Statistical Learning: link libro
También pusimos como libro obligatorio Elements of Statistical learning: link libro pero lo usaremos para algunos puntos específicos.
Artículos seleccionados algunos incluídos en las referencias
Big Data: datos complejos por Volumen, Variedad o Velocidad
Aprendizaje estadístico : métodos y algoritmos para detectar patrones predecir nuevos datos.
Ciencia de Datos: Enfocado en transformar datos en información relevante para la toma de decisiones. Involucra, limpiado, validación, transformación, visualización, modelado, relacionado con exploración de datos
Hay muchos más: Aprendizaje automático, Business analytics, Reconocimiento de patrones, Minería de datos, Aprendizaje profundo, Inteligencia Artificial…
¿Cuál es el denominador común en todos esos términos?
Métodos estadísticos es una ciencia transversal que se encarga de recolectar información, analizar y entender los datos y modelar la incertidumbre de los mismos.
Métodos computacionales todo el ciclo de vida de los datos sucede a través de métodos computacionales, desde el registro y almacenamiento, su análisis, y su comunicación.
El centro de la disciplina se ha movido desde lo más matemático y lógico a lo más computacional.
Inferencia Clásica: MCO, MV, Bayes, Familia Exponencial
Primeros métodos computacionales: Bayes empírico, Ridge, glm, bootstrap, árboles, MCMC
Tópicos siglo 21 FDR, Lasso, Random Forest, Redes Neuronales, SVM, Model Selection